weighted interval scheduling

加权区间调度问题（weighted interval scheduling）是一种经典的调度问题，它的目标是在一组具有权重和时间区间的任务中，选择一些任务，使得它们的权重之和最大，且它们的时间区间不重叠。这个问题可以用动态规划算法来解决，时间复杂度为O(nlogn)。

相关问题

Interval Programming

引用\[1\]提供了一些关于区间编程的参考链接，其中包括了一些关于区间调度和加权区间调度的内容。引用\[2\]列举了一些与区间相关的几何和统计概念。引用\[3\]提到了区间编程是动态规划问题的一个变种，其中通过选择一个中间点k，并通过遍历所有可能的值来不断最大化价值。

区间编程是一种优化问题，其目标是在给定一组区间的情况下，找到一个最优的区间选择方案。在区间编程中，每个区间都有一个开始时间和结束时间，并且每个区间都有一个关联的权重或价值。目标是选择一组不相交的区间，使得这些区间的总权重或价值最大化。

解决区间编程问题的一种常见方法是使用动态规划。动态规划的基本思想是将问题分解为子问题，并使用已解决的子问题的解来构建更大的问题的解。在区间编程中，可以使用动态规划来计算每个区间的最大权重或价值，并根据这些计算结果来选择最优的区间组合。

具体的区间编程算法和实现细节可以参考引用\[1\]中提供的链接，其中包括了一些关于区间调度和加权区间调度的算法和代码示例。这些资源可以帮助你更深入地了解区间编程的原理和实践应用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Weighted Interval Scheduling VS Interval Scheduling](https://blog.csdn.net/linxid/article/details/79655238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Interval (mathematics)](https://blog.csdn.net/qq_66485519/article/details/127022620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Dynamic Programming on Intervals II (LeetCode #312)](https://blog.csdn.net/SpeedowaGONE/article/details/123791749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

weighted sample

引用\[1\]和\[2\]提供了两种用Python实现的加权采样算法，分别是A-ExpJ算法和a_expj算法。这两种算法都是用来从给定的样本中进行加权采样，返回一定数量的被选中的样本。这些样本的选中概率与其权重成正比。具体实现细节可以参考引用\[1\]和\[2\]中的代码。

引用\[3\]提供了一个用于验证加权采样算法正确性的示例代码。该代码对一个包含多个元素和对应权重的样本进行了10万次的采样，并计算了每个元素被采样的次数与元素'a'被采样次数的比值。这个比值可以用来评估算法的准确性。

如果你有关于加权采样算法的具体问题，请提出来，我会尽力回答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [加权随机采样 (Weighted Random Sampling)](https://blog.csdn.net/kl28978113/article/details/113336667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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